python异常值的判断和剔除
时间: 2023-09-02 15:12:30 浏览: 56
在 Python 中,可以使用统计学方法如箱线图来判断异常值,并使用条件语句来剔除它们。
以下是一个简单的示例代码,它使用numpy库来生成一组随机数据,并使用箱线图方法来判断异常值,并使用条件语句来剔除它们。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=100)
# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)
plt.show()
# 计算四分位数
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)
# 计算内部离群值范围
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 剔除异常值
clean_data = []
for d in data:
if d >= lower_bound and d <= upper_bound:
clean_data.append(d)
print("原始数据:", data)
print("剔除异常值后的数据:", clean_data)
```
其中,`percentile()`函数用于计算给定数据的百分位数,`boxplot()`函数用于绘制箱线图,`append()`函数用于将符合条件的数据添加到新的列表中。
以上代码中,首先生成了一组随机数据,然后绘制了箱线图来观察数据分布情况。接着,计算四分位数和内部离群值范围,使用条件语句剔除异常值,并将符合条件的数据添加到新的列表中。最后,输出原始数据和剔除异常值后的数据。
需要注意的是,判断异常值的方法并不是绝对可靠的,应该根据实际情况进行判断和调整。